• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4472-4477
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• 2013

본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.697-704
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• 2018

다양한 종류의 컬러 영상 콘텐츠에 포함되어 있는 사람의 얼굴 영역은 다른 사람들과 특정인을 구별해 줄 수 있는 개인의 정보에 해당하므로, 입력된 컬러 영상으로부터 가려지지 않은 사람의 얼굴 영역들을 정확하게 검출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 컬러 영상으로부터 기계 학습 알고리즘 중의 하나인 딥러닝 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 영역을 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 RGB 색상 모델로 입력되는 영상을 $YC_bC_r$ 색상 모델로 변경한 다음, 기 학습된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 활용하여 다른 영역들은 제거하고 사람의 피부 영역만을 먼저 분할한다. 그런 다음, CNN 모델 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 이전 단계에서 검출된 피부 영역 내에서 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 컬러 영상으로부터 사람의 얼굴 영역들을 기존의 방법에 비해 보다 효율적으로 분할한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 얼굴 영역 검출 방법은 영상 보안, 물체 인식 및 추적, 얼굴 인식 등과 같은 멀티미디어 및 형태 인식과 관련된 실제적인 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-172
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• 2006

영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.760-762
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• 2004

본 논문에서 CT영상에서 간 영역을 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 밝기의 특성을 이용하여 초기 관심 영역을 추출하기 위해 ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였다. 간 영역을 최종적으로 추출하기 위해 블럽 컬러링 기법을 사용하였다 기존 블럽 컬러링의 연산속도를 개선하기 위해서 Recoloring table을 이용하였다 제안된 방법을 이용하여 실험한 결과로 간 영역 추출의 성공률 90%를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.97-102
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• 2008

본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제5권2호
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• pp.103-110
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• 2015

최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1135-1146
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• 2013

본 논문에서는 치아에 대한 컬러영상에서 개별적인 치아영역을 분할하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안하는 알고리듬은 치아의 구조적 특징을 이용한 구강구조모델과 워터쉐드 알고리듬의 새로운 경계선 설정방법 등이 사용되었다. 먼저, 컬러영상으로부터 치아영역이 강조된 회색레벨 영상을 획득하고 치아영역 분할시 문제가 될 수 있는 불필요한 부분을 영상에서 제거하였다. 다음으로 제안한 구강구조모델을 이용한 치아영상의 영상향상을 실행하였고, 향상된 영상을 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 개별적 치아영역을 분할하였다. 워터쉐드 알고리즘에 필요한 경계선과 시드는 최소 문턱치를 이용한 이진영상의 경계선과 국부 최대값을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 방법과 제안한 방법에 대하여 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 대구치영역의 검출율이 향상됨을 확인하였으며 치아를 포함한 구강 내 영역의 중복검출 등의 문제를 방지하여 치아영역 검출 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.37-44
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• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.216-222
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• 2008

본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.